AI绘画商业应用的法律问题及风险应对

2022年，AI绘画技术实现了飞跃式的发展。2022年2月，Google开放Disco Diffusion代码，AI绘画的精细度及艺术性不断提高。2022年8月，艺术家Jason Allen凭借AI创作的《空间歌剧院》在美国科罗拉多州博览会的比赛中夺得桂冠。同时，Stability AI将Stable Diffusion 模型开源，将AI 绘画创作推向新高潮。2023年2月，随着Stable Diffusion的开源模型、工具的发展，B站UP主“堪云工造”发布的赛博COSER系列作品在中文互联网上引起了AI绘画的新热潮，越来越多的公司开始关注Stable Diffusion的商业应用前景。AI绘画在商业使用中将产生哪些法律问题？如何应对AI绘画工具带来的侵权风险？本文以Stable Diffusion出发，探讨其商业应用应面对的法律问题及合规方案。

（堪云工造 赛博coser系列）
一、Stable Diffusion是否可以进行商业使用
众所周知，Stable Diffusion为Stability AI的开源软件，但软件开源在法律上并不意味着可以允许用户随意使用，用户在使用过程中依然需要遵循开源协议的义务及要求。实践中，开源协议多种多样，既有GPL协议等“著佐权”性协议，也存在Apence协议等宽松型协议，相关公司是否可以商业使用相关开源软件需要结合其开源协议条款进行具体分析。
根据Stable Diffusion在Github网站上的公示可知，Stable Diffusion采用GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3开源协议（简称“AGPL3.0协议”）。实际上，AGPL3.0协议是由GPL3.0协议所衍生的，其主要条款约定与GPL 3.0基本一致，主要区别在于协议13条对通过服务方式提供软件的开源义务要求。根据该开源协议约定，使用者在保留开源协议及免责声明的条件下，可以免费使用、复制、分发软件的源代码。如果使用者需要对开源软件进行修改、分发形成衍生作品或者将修改的软件以服务方式对外提供，则使用者应对修改的部分进行说明，并通过常用软件交换媒介对软件代码进行开源。因此，AGPL协议的出发点是代码的开源使用和引用、修改、衍生代码的开源使用，使用者必须遵守协议提出的要求，不允许封闭其源代码。如果未能按照AGPL协议约定履行，则根据协议第8条约定使用者从本协议获得的授权权利自动终止，针对开源软件的使用行为将视为构成著作权侵权。
根据前述约定可知，如果相关公司需要在业务中使用AI绘画作品，可以直接部署使用Stable Diffusion软件，其开源协议并未限制使用该软件生产的绘画作品的著作权。但如公司希望在Stable Diffusion软件基础上开发其他AI绘画工具，则需要对其开发完成的工具进行开源，如果公司没有按照协议要求履行，有可能被认定对该软件的所有使用行为均无依据，构成著作权侵权，如产生纠纷将直接影响公司的业务经营，会存在较大的负面影响。
二、Stable Diffusion的模型工具是否可以商业使用
作为开源软件，Stable Diffusion的模型及工具在社区的共同努力下一直在丰富，使其变得更加高效、易用。特别是最近Lora训练模型和ControlNet技术让Stable Diffusion软件生成的绘画作品更具有稳定性及艺术性，让更多的公司看到了商业化应用的可能。在当前阶段，如果需要将Stable Diffusion用于商业经营，也需要结合Lora训练模型和ControlNet技术的开源协议予以分析。
1、Lora模型的开源协议要求
Lora模型，英文全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models，意思为大语言模型的低阶适应，其为微软研究人员为了解决大语言模型微调而开发的算法技术。使用Lora进行训练需要的图片数量很低，且训练速度很快，能够兼容各种画风模型，可以训练特定的画风、人物、景物等，使得Stable Diffusion的可用性大幅提高。目前使用Stable Diffusion可以直接进行Lora训练，但对于具体的模型是否进行开源可由训练者本身自行决定。
以目前热度较高的模型社区Civitai为例，多数模型使用的是Stable Diffusion License发布的。根据该协议的第二节及第三节，开发者授权使用者可以复制、准备、公开展示、公开表演、分许可和分发补充材料、模型和模型的衍生物，其授权是永久的、全球性的、非排他性的、免费的。开发者对于使用者产生的内容不主张任何权利，使用者可使用模型创建任何内容，对模型进行微调、更新、运行、培训、评估和/或重新调整，只要该等使用是符合使用者当地法律法规的。因此，Civitai社区内的相关模型可以由使用者自行使用，对于根据模型生成的绘画作品将由使用者享有相应的权利，将其投入商业使用不存在法律障碍。
2、ControlNet技术的开源协议要求
ControlNet技术是由斯坦福大学学者张吕敏提出的一个新的神经网络概念，通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构，从而实现对画面更细致地控制。利用ControlNet，AI工具可以通过草图、人体关键点特征、深度图、人体骨骼等特征按图索骥，产出满足特定要求的图片文件，使得生成结果更具有可控性和目的性。有评论认为ControlNet正在补完AIGC工业化的最后一块拼图。

（AIGC研修社《第一个基于ControlNet的产品已上线：稿定AI功能测试》）
根据ControlNet在Github上的相关公示可知，该技术采用Apache-2.0协议。根据Apache-2.0的授权约定，开发者授权使用者可以复制、准备衍生作品、公开展示、公开使用、再许可、分发本作品和其衍生作品的权利，且该授权是永久的、免费的、全球性的。从其协议约定来看，Apache协议是要求较为宽松的协议，使用者可以根据自己的需要将相关开源软件进行使用、复制、开发、修改等，开发者对于使用者产生的内容不主张任何权利，使用ControlNet提供商业内容不存在直接的法律风险。
三、Stable Diffusion使用过程中存在的法律问题及风险
如前所述，整体而言，相关公司可使用Stable Diffusion工具及其模型、组件生成相关AI绘画内容，相关绘画作品的权利归属于公司所有，可以进行商业化使用。但如果相关公司希望在Stable Diffusion软件基础上开发其他AI绘画工具，则需要对其开发完成的工具进行开源。考虑到实践中Stable Diffusion的模型及组件多种多样，为了避免不必要的法律风险，我们理解有如下几点需要在商业化使用过程中特别予以关注：
1、使用Lora模型可能存在著作权侵权风险
如前所述，Lora模型可用以训练特定的画风、人物、景物等，在训练的过程中需要用户人为地提供相应的训练素材，该等素材在多数情况下并未获得权利人的授权，此种情况下已经训练完成的模型本身就有著作权侵权嫌疑。特别是如果涉及到对某个动漫人物或者某个艺术家作品的训练，该等训练可能被认为属于对原有作品的改编，将存在非常显著的著作权侵权风险。例如此前美国有3位艺术家对Stability AI及AI绘画工具Midjourney、艺术家作品集平台DeviantArt都提起诉讼，称这些组织通过在“未经原作者同意的情况下”从网络上获取的50亿张图像来训练其人工智能，侵犯了“数百万艺术家”的权利。
在实践中，涉及到特定动漫人物改编使用的案件已经层出不穷，例如在（2020）京0491民初2234号案件中，原告获得了中国大陆地区的52部“奥特曼”系列影视作品及其人物形象的著作权权利，被告未经原告授权许可擅自制作、拍摄包含有“奥特曼”系列人物形象的视频和图片，并将其上传至“腾讯视频”网站和“小熊玩具”微信公众号（微信号：×××）供不特定公众在个人选定的时间和地点观看或下载，原告因此将其起诉至北京互联网法院。北京互联网法院经审理后认为，被告将奥特曼系列人物形象，通过编写剧本、加入旁白并加以录制的方式进行使用，已经侵犯了原告的摄制权、复制权及信息网络传播权。
2、使用特定人物的Lora模型可能存在肖像权侵权风险
Lora模型因训练的便捷性，大大降低了训练模型的入门门槛，目前采用该训练方法的用户众多。但个别用户专门针对使用明星、网红的照片进行训练，并制作基于该明星、网红肖像的专门模型，该等模型本身已经构成对明星、网红的肖像权侵权。特别是个别模型中可用于生产成人内容，未经许可使用传播该模型并用于生产相关作品，可能涉及到刑事责任，对此风险还应予以特别关注。



（Civitai社区内的邓紫棋、杨超越、周淑怡模型）
3、使用AI创作可能存在违约风险
诚然，AI绘画符合当前商业实践需要，可以有效的解放生产力。但当前社会对于AI绘画作品的接受度并不高，如果在未告知相关社会公众的情况下直接使用AI绘画，可能产生相应的舆论风险。比如近期知名画师卜尔Q在微博上发布的《白夜极光》情人节贺图画稿就陷入了AI绘画的风波，导致游戏用户与游戏开发者之间产生了巨大的信任危机。
因此，考虑到前述相关背景，如果相关公司需要将AI绘画工具投入到商业使用中，应在合同中向合作方披露是否使用AI进行创作，并获得合作方的明确同意。如果在未获得合作方同意的情况下使用AI绘画作品，则合作方可能在发现后据此主张公司存在违约行为，并要求公司承担相应的违约责任。
4、使用ControlNet技术可能存在抄袭侵权风险
ControlNet技术可以通过分析原图的特征产出满足特定要求的绘图作品，一方面其加强了AI绘画结果的稳定性和可控性，但另一方面该技术也为AI绘画的抄袭、洗稿提供了方便。利用ControlNet技术，用户可以很轻易的在既有作品的基础上生成新作品，新作品在整体观感上保持与原作品的相似，但具体细节则存在一定的差别。《北京市高级人民法院侵害著作权案件审理指南》第10.10条规定“判断作品是否构成实质性相似一般采用综合判断的方法。判断作品是否构成实质性相似，应比较作者在作品表达中的取舍、选择、安排、设计等是否相似，不应从主题、创意、情感等思想层面进行比较。”根据前述规定，我们理解，如果使用ControlNet技术仅是参考了原作品的色彩、构图、组成元素等基本因素，画面整体内容和风格存在较大差别，则本身可能不构成实质性相似。但如果对原作品采取了较高程度上的控制，导致相关生成结果与原作品在整体观感上存在较高相似度，则相关作品存在抄袭的风险，可能需要承担相应的著作权侵权责任。


（左图为原作品，右图为本文作者生成作品）
5、AI绘画工具存在行政监管风险
当前我国还没有对AI绘画进行特别立法规范，但在行政层面《互联网信息服务深度合成管理规定》已经在2023年起正式生效，根据该规定第二十三条规定，深度合成技术是指利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等网络信息的技术，包括但不限于人脸生成、图像生成等。因此，理论上AI绘画属于前述规范所指的深度合成技术，应遵循前述法规的相关义务，履行算法安全评估、添加深度合成标识、设立投诉举报机制、识别违法及不良信息等。如果相关服务提供者未能履行该等义务，则网信部门和有关主管部门可以按照职责依法要求提供者采取暂停信息更新、用户账号注册或者其他相关服务等措施，可能会对其业务产生较大的影响。
四、Stable Diffusion商业使用的合规管理措施
如前所述，目前国内公司可以将Stable Diffusion工具进行商业使用，但同时应关注其可能潜在的法律风险，注意履行相应合规义务。对此，我们结合法律规定、司法实践及我们的法律服务经验，对相关公司提出如下合规管理建议：
1、向合作伙伴披露使用AI绘画工具，获得其认可及同意。对于创意类公司，是否使用AI绘画工具可能影响其合作伙伴的相关权益，对此建议在合作合同内明确公司可以使用AI绘画工具辅助创作。
2、可将AI绘画工具作为创作辅助工具，而非直接输出最终作品。考虑到当前AI绘画还无法独立负责创意类工作，在绘画具体细节上可能出现瑕疵（比如目前手部问题依然无法解决），还需要人类画师对其生成结果进行进一步的调整及优化。另外考虑到完全由AI独立生成的作品是否构成《著作权法》上的作品还存在争议。因此，我们建议相关行业可以将AI绘画工具纳入工作流程，但主要是将其作为创作辅助工具，而避免使用其直接输出最终作品。
3、对AI绘画成果的使用及时公示。如果相关公司向用户提供基于Stable Diffusion的绘画工具，考虑到其涉及人脸生成、图像生成内容，应遵循《互联网信息服务深度合成管理规定》，对于AI绘画作品进行深度合成标记，以保障用户的知情权及选择权。
4、修订公司制度，禁止员工采取特定人物类训练模型。如前所述，生成特定动漫角色及明星、网红肖像的Lora模型都会存在较大的侵权风险，我们理解如果相关公司将AI绘画纳入工作流程，应通过劳动制度的方式明确告知员工不得使用相关涉嫌侵权的模型，以降低侵犯现有作品的著作权、他人肖像权的可能性。
5、考虑训练公司自身的Lora模型以降低相关侵权风险。目前对于Lora模型的相关开源协议并未要求使用该方式训练的内容必须进行开源且公开，对于已经有相关创作能力及设计能力积累的企业来说，最好的应用方式是使用Lora模型基于企业已经拥有的作品进行训练，并可以直接用以创作新的作品。例如米哈游公司可以使用其原神的人物角色训练为模型，在创作新的故事场景时可以直接使用Lora模型进行生成，大幅降低创作时的工作量。